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智能钛机器学习

智能钛机器学习

智能钛机器学习(TI-ML)是基于腾讯云强大计算能力的一站式机器学习生态服务平台。它能够对各种数据源、组件、算法、模型和评估模块进行组合,使得算法工程师和数据科学家在其之上能够方便地进行模型训练、评估和预测……
  • 当推荐算法开源包多如牛毛,为什么我们还要专门的推荐算法工程师

    作为一个推荐系统业余爱好者,在机器学习领域的鄙视链中,我感觉一直地位不高,时常被搞NLP CV语音等高科技技术的朋友鄙视。最近甚至被人问,推荐算法开源包多如牛毛,我们为什么还要专门的推荐算法工程师?(五行实现一个推荐系统,你怕不怕)那做一个推荐系统,看来确实不需要专门的推荐算法工程师了,import xx即可。我们可以看到,一个完整的推荐系统项目不能靠import xx实现的至少有上述几点。能够把这5点走通玩好,才是老板养这样几个工资万儿八千天天看起来成天只会看动画无所事事的推荐算法工程师的原因。1.业务转化数学问题一般一个项目启动都是老板说,我们公司的现在电话销售(app下载、商品销售、淘宝客收入等等)挺不错的,但是推荐栏的那个IBCF算法太搓,或者人工运营太累,你们能不能搞个推荐提高下转化率所以说了这么多,就是说,报告老板,当推荐算法开源包多如牛毛,我们还要专门的推荐算法工程师的!有好多事情可做的!(于是我的饭碗保住了,又可以愉快看动画片在B站自由飞翔了)
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  • 独家社招信息-微博Feed流推荐算法工程师

    1、新浪微博-Feed流推荐排序算法工程师【您来了干什么】 1. 参与微博关注流信息流算法策略研究与开发(亿级别UV,百亿级别曝光)2. 参与用户行为分析与特征挖掘。3.计算机或者相关专业,本科以上学历,具有机器学习推荐算法数据挖掘工作经验2. 熟悉hadoop, hive, spark 等大数据处理工具。3.熟悉特征工程,召回算法,推荐算法,CTR预估模型(LR,FM,GBDT,Wide&deep等)4. 熟悉常用的机器学习算法和深度学习算法。5. 掌握C++JAVAPython一门或者多门语言。6.有分布式算法模型实现经验。7. 有广告推荐搜索相关经验优先。8. 发表过顶会论文者,Kaggle比赛,天池比赛金牌者优先。有意向者发简历到邮箱:chenkun@staff.weibo.com
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  • 干货!推荐算法工程师学习路线及工作指南

    作者在《推荐算法工程师的成长之道》这篇文章中讲到推荐算法工程师是一个好的职业选择,并且讲解了职业发展路径及定位、怎么成长等话题(还没看的可以看起来)。在作者正式介绍怎么入门推荐算法工程师时,先讲讲自己入门推荐算法工程师的经历,可以给大家一些启发和思考。Part 1作者从零开始学习推荐系统的心路历程作者算是从零开始学习推荐系统的。这些是构建推荐算法模型过程中一定会涉及到的概念和知识点。03推荐系统既然是入门推荐算法工程师,当然需要对推荐算法有所了解了。所以,推荐算法工程师一定需要有一定的编程基础。Part 4怎么找一份合适的推荐算法工程师的工作如果你已经对上面介绍的技能有比较好的了解和掌握了,就可以尝试找一份推荐算法工程师的工作了。
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  • 知乎推荐算法工程师面经

    前言 曾三次迈进知乎的大门,面试算法工程师岗位。特整理了一些相关问题供大家研究,并附上了一些大佬的建议供大家参考。更多关于算法工程师职位介绍以及面试准备等问题可以在微信公众号后台留言,我会及时的回复大家。5、了解最近MF与深度学习结合的东西吗 我说了下何向南老师的神经协同过滤,并谈了下利用深度学习技术做推荐的看法。6、了解常见的机器学习算法吗,说一下LR 了解。知乎用户weicheng:对于偏研究的还是建议找类似于ai lab的研究岗,这种所谓的算法工程师岗位根本不涉及模型的研究,算法岗算法岗应该指的是算法研究岗,而不是什么工程岗,工程自有搞后端的帮忙实现。知乎用户刘译文:个人觉得,在模型部署方面,是一套很成熟的流程,算法工程师的核心竞争力仍然还是自己对算法的理解,对业务的理解。其他的一些知识,完全可以工作中进行补充学习。。
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  • 推荐算法

    交换最小二乘ALS(alternating least squares)算法是交换最小二乘的简称。在机器学习中,ALS 特指使用交替最小二乘求解的一个协同推荐算法。它通过观察到的所有用户给商品的打分,来推断每个用户的喜好并向用户推荐适合的商品。从广义上讲,推荐系统基于两种不同的策略:基于内容的方法和基于协同过滤的方法。Spark 中使用协同过滤的方式。隐变量数:矩阵变换中隐变量的个数,推荐值:10 - 200。正则系数:正则项系数,推荐值:0.01。最大迭代次数:最大迭代次数,推荐值:10 - 20。反馈方式:隐性反馈与显性反馈方式。基于用户的协同过滤算法基于用户的协同过滤算法先使用统计技术寻找与目标用户有相同喜好的邻居,然后根据目标用户邻居的喜好产生向目标用户的推荐。Angel 算法相关Angel 算法相关内容请参考以下文档: LR on PyTONAFM on PyTONADeepFM on PyTONADeepAndWide on PyTONADCN on PyTONAAttentionNet
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  • 新鲜出炉的推荐算法工程师面经~~

    问面试官问题远程面试算法题都是给思路就行,没有要去写代码,可以和面试官交流,面试官也会给一些引导,算法题都倾向于先实现再优化,所以可以尽量多给几个方案,然后每个方案都会让你给出时间复杂度。
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  • 智能钛机器学习平台

    智能钛机器学习平台是为 AI 工程师打造的一站式机器学习服务平台,为用户提供从数据预处理、模型构建、模型训练、模型评估到模型服务的全流程开发支持。智能钛机器学习平台内置丰富的算法组件,支持多种算法框架,满足多种AI应用场景的需求。自动化建模(AutoML)的支持与拖拽式任务流设计让 AI 初学者也能轻松上手。
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  • 流计算 Oceanus

    您无须关注基础设施运维,通过云端一站式开发环境,轻松构建点击流分析、电商精准推荐、金融风控、物联网 IoT 等应用。
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  • 智能钛机器学习平台

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  • 人脸融合

    ,词汇表,接入与使用相关,素材使用相关,版权证明相关,简介,API 概览,请求结构,公共参数,签名方法 v3,返回结果,更新历史,人脸融合,数据结构,错误码,选脸融合,选脸融合接入指引,素材额度说明,算法及参数推荐指引,版权证明相关,简介,API 概览,调用方式,请求结构,公共参数,签名方法 v3,返回结果,更新历史,人脸融合相关接口,人脸融合,数据结构,错误码,选脸融合,快速入门,选脸融合接入指引,素材额度说明,算法及参数推荐指引
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  • 为什么现在算法工程师工资这么高?

    放眼望去,还是算法工程师的需求多,年薪基本上在30万以上。 现在真的是DT时代到来了么??,这方面的专业人才就受到很大的青睐,流量巨大的自媒体平台头条,也采用的是智能的推荐算法,以致于很多人觉得刷头条容易上瘾其实很大一部分原因就是智能推荐算法,根据用户的兴趣爱好等关键字形成一套独有的推荐算法2.算法工程师相比别的编程职位难度更大一点,在编程领域里面有些功能模块对于算法的要求没有那么急切,很多说法极端的人,程序员的算法决定程序员的上限,虽然有点夸张但算法的重要性不言而喻,简单的算法可能比较好理解,但对于复杂一点的算法基本上需要很强的数学基础知识,很多人觉得数学不咋样照样能够编程,这句话不能说的有错,但真要涉及到复杂的算法,如果没有数学基础基本上寸步难行,所以算法工程师的一个标准是数学底子厚实。目前国内越是大的公司,开的算法工程师的薪水越高,顶级的算法工程师更高,目前阶段算是非常大红利期,由于门槛较高,后续薪资水平也不会太低,所以想加入编码行业算法工程师是一个不错的选择。希望能够帮到你。?
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  • 算法工程师眼中的AI岗位

    人工智能工程师做的产品大部分和机器学习相关。如下图中,尽管工作职位的称呼是人工智能算法工程师,但绝不是让你去开发专家系统, 而是让你做与学习相关的工作。在工作职位上,相关职位有:机器学习工程师和机器学习平台工程师。前者的工作职责是将机器学习算法应用在现有业务上,后者的工作职责则是建设并维护分布式机器学习平台。还有一个相关工作职位是算法工程师。这里所指的算法不是计算机基础算法(如动态规划),而是机器学习算法。笔者个人认为应该称为机器学习算法工程师更加恰当。这个职位和机器学习工程师类似。另外一个职位是深度学习工程师。但有一种情况例外: 如果推荐系统和广告系统部门招聘,机器学习工程师偏重于点击率预估算法的实现和改进,数据挖掘工程师则偏重于新特征的挖掘。推荐系统和广告系统作为能直接带来效益的部门,自然需要招聘专门的推荐算法工程师和广告算法工程师。推荐算法工程师和广告算法工程师的主要职责分别是建立推荐和广告的点击率预估。
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  • 算法工程师眼中的AI岗位

    人工智能工程师做的产品大部分和机器学习相关。如下图中,尽管工作职位的称呼是人工智能算法工程师,但绝不是让你去开发专家系统, 而是让你做与学习相关的工作。在工作职位上,相关职位有:机器学习工程师和机器学习平台工程师。前者的工作职责是将机器学习算法应用在现有业务上,后者的工作职责则是建设并维护分布式机器学习平台。 还有一个相关工作职位是算法工程师。这里所指的算法不是计算机基础算法(如动态规划),而是机器学习算法。笔者个人认为应该称为机器学习算法工程师更加恰当。这个职位和机器学习工程师类似。另外一个职位是深度学习工程师。但有一种情况例外: 如果推荐系统和广告系统部门招聘,机器学习工程师偏重于点击率预估算法的实现和改进,数据挖掘工程师则偏重于新特征的挖掘。推荐系统和广告系统作为能直接带来效益的部门,自然需要招聘专门的推荐算法工程师和广告算法工程师。推荐算法工程师和广告算法工程师的主要职责分别是建立推荐和广告的点击率预估。
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  • 数据开发平台 WeData

    该产品提供包含数据集成、可视化数据开发与数据治理在内的全链路数据开发能力,帮助数据工程师高效构建企业级数据中台架构,以实现企业的数据驱动业务增长。
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  • IP 虚拟人

    IP 虚拟人(IP Virtual Human,IVH)运用了语音交互、数字模型生成等多项 AI 技术,让 IP 虚拟人的口型与发音一致、表情及动作自然拟人。IP 虚拟人支持 AI 合成虚拟形象播报视频和实时语音交互两大类使用场景,其中虚拟形象播报能力支持输入文本生成 AI 合成的音视频文件,广泛运用于媒体、教育、会展服务等场景;语音交互场景支持与用户进行实时语音互动,广泛运用于客服、助理等场景。
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  • 算法工程师眼中的AI岗位及发展前景

    人工智能工程师做的产品大部分和机器学习相关。如下图中,尽管工作职位的称呼是人工智能算法工程师,但绝不是让你去开发专家系统, 而是让你做与学习相关的工作。在工作职位上,相关职位有:机器学习工程师和机器学习平台工程师。前者的工作职责是将机器学习算法应用在现有业务上,后者的工作职责则是建设并维护分布式机器学习平台。还有一个相关工作职位是算法工程师。这里所指的算法不是计算机基础算法(如动态规划),而是机器学习算法。笔者个人认为应该称为机器学习算法工程师更加恰当。这个职位和机器学习工程师类似。另外一个职位是深度学习工程师。但有一种情况例外: 如果推荐系统和广告系统部门招聘,机器学习工程师偏重于点击率预估算法的实现和改进,数据挖掘工程师则偏重于新特征的挖掘。推荐系统和广告系统作为能直接带来效益的部门,自然需要招聘专门的推荐算法工程师和广告算法工程师。推荐算法工程师和广告算法工程师的主要职责分别是建立推荐和广告的点击率预估。
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  • 企业画像

    通过构建亿级企业知识图谱,深度挖掘企业、高管、法定代表人、产品、产业链间的复杂网络关系,提供城市、区域宏观经济分析、招商引资推荐服务,引导地方产业发展……
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  • 智能编辑

    腾讯云视频AI智能编辑提供无需人工,即可快速生成智能集锦(类型包括王者荣耀、英雄联盟、足球、篮球、花样滑冰等集锦)的服务,并且支持新闻拆条、广告拆条、人脸拆条服务,同时可生成视频的分类标签、视频标签,辅助视频推荐
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  • 图数据库 KonisGraph

    广泛适用于社交网络、金融支付、安全风控、知识图谱、广告推荐和设备拓扑网络等具有海量关系数据的场景。
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